Dissertação
{en_GB=Simulation and Assessment of a Forecasting Model for Operating Room Management: The case of Hospital da Luz Lisboa} {} EVALUATED
{pt=A incerteza inerente à previsão da duração da cirurgia é das questões mais desafiantes na gestão do bloco operatório. Uma vez que o bloco operatório tem uma forte contribuição nos custos e receitas de um hospital, formular previsões precisas é uma prioridade para aumentar a eficiência. Dados anonimizados entre Janeiro de 2016 e Agosto de 2019 revelaram cirurgias realizadas no Hospital da Luz Lisboa com desvios significativos entre a duração prevista pelo cirurgião e a duração real. Com o objetivo de estabelecer previsões mais precisas, a Luz Saúde desenvolveu um modelo para prever a duração da cirurgia. Este trabalho surge numa fase de análise de uma possível implementação do modelo. O objetivo foi perceber o risco (i.e., o ganho e o custo) que a implementação do modelo teria na prática clínica do dia-a-dia. Foi desenvolvida uma avaliação da qualidade das previsões efetuadas pelo modelo num novo conjunto de dados nunca antes visto pelo modelo e foi realizada uma análise comparativa entre o erro do modelo e do atual método utilizado para prever a duração da cirurgia (as previsões do cirurgião). Este trabalho também inclui o treino de uma ferramenta de algoritmos genéticos para automatizar o desenho dos horários das cirurgias eletivas e avaliar o impacto da aplicação do modelo na otimização da taxa de ocupação do bloco. Concluindo, os resultados mostram que adotar o modelo da Luz Saúde em conjunto com a ferramenta de algoritmos genéticos é uma aposta inovadora e prática para a planificação do bloco operatório. , en=The uncertainty inherent to surgery duration forecast is one of the most challenging issues of managing the operating room (OR). Since the OR holds a significant amount of a hospital’s total costs and revenues, formulating accurate forecasts is a priority to increase the OR efficiency. Anonymised data between January 2016 and August 2019 revealed surgeries performed at Hospital da Luz Lisboa (HLL) with significant deviations between the surgery duration predicted by the surgeon and the real duration. Luz Saúde developed a machine learning (ML) model to forecast the surgery duration with the objective to establish more accurate forecasts. This research arose of a stage of analysis of a possible model´s deployment. The purpose was to understand the risk (i.e., the gain and cost) of deploying the model in daily clinical practice. It was developed an assessment of the quality of the forecasts made by the model in a new dataset never seen before by the model, and it was performed a comparative analysis between the error of the model and those derived from the current method used to predict the duration of surgery (the surgeon’s forecasts). The research also includes the development of a genetic algorithm approach to automate the design of elective surgery schedules; the goal was to assess the impact of using the model in planning the OR schedules. In the end, the results show that adopting Luz Saúde’s model along with the genetic algorithms is an innovative and practical approach for the OR planning. }
novembro 23, 2021, 14:0
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